JP2014533349A - ラスタ画像のエッジ検出によるベルト摩耗の測定 - Google Patents

Abstract

ベルト摩耗を判定するためのツールが提供される。具体的には、ベルト摩耗の迅速で正確な測定を可能にする非接触ベースのシステム及び方法が説明される。ベルト摩耗の測定に基づいて、ベルトの摩耗状態を判定することができる。次いで、決定された摩耗状態に対応するための適切な改善策を決定するために、摩耗状態に関する情報を使用することができる。

Description

本発明は、ベルト摩耗を測定すること一般に関する。より詳細には、ベルト摩耗特性を識別し、ベルト寿命を予測するための画像の使用に関する。

サーペンタイン駆動ベルトの耐久性は、エチレン・プロピレン・ジエン・モノマー（ＥＰＤＭ）材料の使用によってますます向上してきている。結果として、ベルトは、時間の経過と共に摩耗し続けるが、ベルト摩耗、ひび割れに関連した従来から信頼性のある指標は、頻繁には生じない。これらの先進材料の使用のために存在する１つの課題は、故障前の摩耗の検出を定量化することがますます困難になっていることである。すなわち、ＥＰＤＭ材料製のサーペンタイン駆動ベルトは、一般に、ベルトの完全な故障後にのみ過剰な摩耗として診断される。

上記課題に対処するための最近の進歩は、測定するベルトと接触させる物理的なツールを必要とする。このようなツールの例は、それぞれ本願明細書に援用する、いずれもスミスらの特許文献１及び特許文献２に記載されている。これらの解決法は、測定ツールと、測定されているベルトとの間の物理的接触に依存する。

米国特許第７，９４６，０４７号 米国特許公開第２０１０／０３０７２２１号

ツールと、測定されているベルトとの間の物理的接触に依存せず、ベルト摩耗を迅速かつ効果的に識別することができるベルト測定の解決法を開発することが有用であろう。

本願明細書に提示する実施形態は、上記課題及び他の課題に鑑みて考案されたものである。具体的には、本願明細書で提示する実施形態の少なくともいくつかは、測定ツールと、測定されているベルトとの間の物理的接触を必要としないベルト測定解決法を提供する。より具体的には、本開示の実施形態は、ベルトの１つ又は複数の画像を撮影することができる画像ベースの測定解決法を意図する。ベルトの撮影画像を、次に、解析し、ベルト画像データのデータベースと比較することができる。この解析及び比較は、いくつかの実施形態では、摩耗測定計算を結果としてもたらし、摩耗測定計算を、その後、ベルトに生じた摩耗の量を定量化するために使用することができる。加えて、装置性能を改善するように、ベルトを動かす装置を微調整及び最適化するために、ベルト画像データを使用することができる。

いくつかの実施形態では、ベルト摩耗の測定は、ラスタ画像のリブ幅のエッジ検出によって達成される。
いくつかの実施形態では、エッジ検出及び／又はリブ幅検出は、測定されているベルトの１つ又は複数の画像を撮影し、１つ又は複数の画像にガウスぼかし演算を実行し、次に、１つ又は複数の画像のグレースケール変換を実行し、次に、１つ又は複数の画像のバイナリ変換を実行し、次に、１つ又は複数の画像のキャニー（Ｃａｎｎｙ）エッジ検出演算を実行する工程を含む。

いくつかの実施形態では、単一ストランドのＶベルトについて、自動しきい値設定をバイナリ変換のために決定することができ、バイナリ変換は、グレーしきい値又は代わりに赤／緑／青（ＲＧＢ）値の離散的なレベルでサンプリングすることによって１つの領域をもたらし、１つのエッジ領域を検出するすべてのしきい値の中央値をもたらす。他の実施形態では、グレー強度又は代わりにＲＧＢ値の離散的なレベルでサンプリングされたマルチリブ・ベルト（ここで、リブは、ベルトの動きに対して平行又は垂直のいずれかに動く）について、画像（複数可）内のリブの数は、検出されたエッジ領域のモードの順序付けられた配列の中央値によって決定される。他の実施形態では、ベルト幅、及びピクセル対物理比（例えば、ピクセル／ｍｍ又はピクセル／インチ比）が、特定のベルトの既知のリブ間隔に、検出されたリブ領域カウント、及びベルトの外側の検出されたエッジを乗算することによって決定されてよい。さらなる実施形態では、リブ領域は、キャニー・エッジ検出アルゴリズム又は他のエッジ検出アルゴリズムによって決定されるような、検出されたリブ面積の４つのエッジを有する外枠（ｏｕｔｅｒ ｅｎｖｅｌｏｐｅ）を含んでよい。

いくつかの実施形態では、画像内の（ｉ）リブの検出された数、（ｉｉ）ベルト幅、及び／又は（ｉｉｉ）ピクセル／ｍｍもしくはピクセル／インチ比が、このような指標の理想的なしきい値と矛盾することを検出することによって、ベルトを、過度に摩耗した又は故障したものとして識別するために、方法が提供される。具体的には、ベルトに関するこれらの指標は、不合格／合格アルゴリズムによって処理されてよく、不合格／合格アルゴリズムは、これらの指標を、同じタイプのベルトに関する既知の又は好適な指標と共に比較し、比較によって、測定されているベルトが、理想的なしきい値の所定の範囲内にないことが明らかになった場合、測定されているベルトを不合格にすることができる。

本願明細書で使用される「自動的」という用語、及びその変形は、工程又は動作が実行されるとき、人間による物理的な入力なしで行われる任意の工程又は動作を指す。しかしながら、工程又は動作の実行前に入力が受信される場合、工程又は動作の実行が、有形の又は無形の人間の入力を使用するとしても、工程又は動作は、自動である可能性がある。このような入力が、工程又は動作がどのように実行されるかに影響する場合、人間の入力は、有形であるとみなされる。工程又は動作の実行に同意する人間の入力は、「有形」であるとみなされない。

本願明細書で使用される「コンピュータ可読媒体」という用語は、実行のためにプロセッサに命令を提供することに関与する任意の実体的なストレージを指す。このような媒体は、不揮発性媒体、揮発性媒体、及び伝送媒体を含むがこれらに限定されない多くの形態をとることができる。不揮発性媒体は、例えば、ＮＶＲＡＭ、又は磁気もしくは光ディスクを含む。揮発性媒体は、メイン・メモリのようなダイナミック・メモリを含む。コンピュータ可読媒体の一般的な形態は、例えば、フロッピー（登録商標）・ディスク、フレキシブル・ディスク、ハード・ディスク、磁気テープ、もしくは任意の他の磁気媒体、光磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、任意の他の光媒体、パンチ・カード、紙テープ、穴のパターンを有する任意の他の物理的媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、及びＥＰＲＯＭ、フラッシュＥＰＲＯＭ、メモリ・カードのような固体媒体、任意の他のメモリ・チップもしくはカートリッジ、又は、コンピュータが読み取ることができる任意の他の媒体を含む。コンピュータ可読媒体が、データベースとして構成される場合、データベースは、リレーショナル、階層型、オブジェクト指向、などの任意のタイプのデータベースであってよいことを理解すべきである。したがって、本開示は、本開示のソフトウェア実装が格納された実体的な記憶媒体、ならびに従来技術で認識される等価物及び後継の媒体を含むものと考えられる。

本願明細書で使用される「決定する」、「計算する」、及び「算出する」という用語、
ならびにそれらの変形は、互換的に使用され、任意のタイプの方法論、工程、数学的演算又は技術を含む。

本願明細書で使用される「モジュール」という用語は、その要素に関連する機能を実行することができる、任意の既知の又は将来開発されるハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、人工知能、ファジー理論、又は、ハードウェア及びソフトウェアの組み合わせを指す。また、本開示は、例示的な実施形態に関して説明されるが、本開示の個々の態様は、別々に特許請求されてよいことを理解すべきである。

実施形態は、添付図面と併せて説明される。

本開示の実施形態による測定システムを示すブロック図。 本開示の実施形態による通信システムを示すブロック図。 本開示の実施形態によって使用されるデータ構造の一例を示すブロック図。 本開示の実施形態によるベルト摩耗を判定する処理を示す流れ図。 本開示の実施形態によるコントラストしきい値を示す図。 本開示の実施形態による画像の成分を示す図。 本開示の実施形態による第１の画像を示す図。 本開示の実施形態による第２の画像を示す図。 本開示の実施形態による第３の画像を示す図。 本開示の実施形態による第４の画像を示す図。 本開示の実施形態によるベルト測定アプリケーションのためのユーザ・インタフェースを示す図。 ベルト画像から検出されたリブの数をしきい値レベルの関数として示すデータ・サンプルを示すグラフ。 リブ・カウントごとの発生回数を示す図９からのデータ・サンプルのヒストグラムを示すグラフ。 最高頻度のリブ・カウントからのデータが、使用可能なしきい値レベルを決定する際に使用される、フィルタリングされたデータ・セットを示すグラフ。

以下の説明は、実施形態のみを提供し、請求項の範囲、適用性、又は構成を限定することを目的としない。むしろ、以下の説明は、当業者に、記載された実施形態を実現するための効果的な説明を提供するであろう。添付の特許請求の範囲の要旨及び範囲から逸脱することなく、要素の機能及び配置で様々な変更が行われてよいことが理解される。

本開示の態様は、ベルト摩耗の測定に関して、具体的には、１つ又は複数のリブを有するサーペンタイン・ベルトについて述べられるが、当業者は、本開示の実施形態は、これに限定されないことを理解するであろう。具体的には、本願明細書に記載のアルゴリズム、工程、手順、又はシステム構成要素の一部又は全部は、任意のデバイス、又はデバイスの集合の摩擦起因性摩耗及び非摩擦起因性摩耗を測定する際に用いられてよい。例えば、本願明細書に記載の技術は、ギア、ホイール、ベアリング、などを含む任意の可動部での摩耗を測定するために有効に使用され得ると考えられる。

例えば、本開示の実施形態は、温度変動による膨張及び／又は収縮を受ける物体の１つ又は複数の画像を撮影するために利用され得る。これらの膨張及び／又は収縮は、結果として、物体を疲労させ、最終的に故障させる可能性がある。本願明細書に開示される画像ベースの測定工程は、このような熱膨張及び／又は収縮を受ける物体を解析し、必要ならば、物体を良（例えば、交換を必要としない）又は不良（例えば、交換を必要とする）と
して識別するために使用され得る。

加えて、本願明細書に記載の実施形態は、任意のタイプのベルトの摩擦起因性摩耗状態を判定するために使用され得る。例として、解析されるベルトは、ゴム、ポリマー、ポリエチレン、カーボン・ファイバー、Ｋｅｖｌａｒ、金属、ポリ塩化ビニル、及び／又は発泡材料を制限なしに含む任意の材料又は材料の組み合わせで構成されてよい。

ここで図１を参照し、測定システム１００を、本開示の実施形態にしたがって説明する。測定システム１００は、試験対象物１０４を解析し、試験対象物１０４を良（例えば、交換を必要としない）又は不良（例えば、交換を必要とする）として分類する１つ又は複数の構成要素を含むことができる。本開示の範囲から逸脱することなく、他の判定が試験対象物１０４に行われてよく、例えば、試験対象物１０４は、故障（例えば、すぐに交換を必要とする）又は異常（例えば、予想される摩耗パターンに従わず、したがって、さらなる調査及び／又は交換を必要とする）として識別されてよい。

いくつかの実施形態では、測定システム１００は、撮像デバイス１０８、画像変換モジュール１１２、解析モジュール１１６、対象物データベース１２０、報告モジュール１２４、及びユーザ・インタフェース１２８を備える。いくつかの実施形態では、システム１００の各構成要素は、ユーザ１３２によって所有され、操作される単一のコンピューティング・デバイスに含まれてよい。一例として、測定システム１００のすべての構成要素は、携帯電話、スマート・フォン、パーソナル・コンピュータ（ＰＣ）、ラップトップ、ネットブック、タブレット、などのようなユーザ・デバイスに含まれてよい。他の実施形態では、測定システム１００の構成要素は、２つ以上の異なるコンピューティング・デバイスに分散されてよい。

いくつかの実施形態では、撮像デバイス１０８は、試験対象物１０４の１つ又は複数の画像を撮影するように構成される。非限定的な例として、試験対象物１０４は、ベルト、具体的には、ＥＰＤＭ材料製のサーペンタイン・ベルトを含むことができる。ベルトは、（例えば、車両、又は、ベルトを用いる他のデバイスに取り付けられた）動作位置に配置されてもよく、（車両、又は、ベルトを用いる他のデバイスから取り外された）非動作位置に配置されてもよい。撮像デバイス１０８は、１つ又は複数の静止画像を撮影することができる。代わりに、又は加えて、撮像デバイス１０８は、ビデオ画像（例えば、音声入力と同期されてもされなくてもよい一連の画像フレーム）を撮影することができる。撮像デバイス１０８によって撮影される画像（複数可）は、カラー（例えば、各ピクセルが赤、緑、及び青（ＲＧＢ）ピクセル値を含むピクセル画像）、グレースケール（例えば、各ピクセルが、０と、２５５のような所定の数との間のグレースケール・ピクセル値を含むピクセル画像）、白黒（例えば、各ピクセルが、黒又は白のいずれかに対応するバイナリ値を含むピクセル画像）、赤外線（例えば、各ピクセルが、赤外線ピクセル値を含むピクセル画像）、紫外線（例えば、各ピクセルが、紫外線値を含むピクセル画像）、又は任意の他の既知のタイプの画像を含んでよい。撮像デバイス１０８の非限定的な例は、独立型デバイスの、又は、スマート・フォンのようなユーザ・デバイスに組み込まれるカメラ（スチル又はビデオ）である。

画像の性質に応じて、画像を処理し、試験対象物１０４の特性を解析する前に、画像をフォーマットする（例えば、ある画像タイプから別の画像タイプに変換する）必要がある可能性がある。いくつかの実施形態では、撮像デバイス１０８によって撮影された画像（複数可）が解析モジュール１１６によって解析される前に、画像（複数可）の画像変換を実行するために、画像変換モジュール１１２が設けられる。いくつかの実施形態では、画像変換モジュール１１２は、画像（複数可）内の試験対象物１０４の輪郭エッジを検出するための１つ又は複数の画像フィルタ及び／又は処理アルゴリズムを含んでよい。非限定
的な例として、画像変換モジュール１１２は、１つ又は複数のエッジ検出工程を実行することによってグレースケール及び／又はＲＧＢ画像を白黒画像に変換するように構成される。

解析モジュール１１６は、いくつかの実施形態では、試験対象物１０４の１つ又は複数の物理的特性を判定するために、試験対象物１０４の画像（複数可）を解析するように構成される。いくつかの実施形態では、解析モジュール１１６は、試験対象物１０４の物理的特性を判定するために、対象物データベース１２０を参照することができる。具体的には、対象物データベース１２０は、いくつかの異なる対象物のタイプ（例えば、サーペンタイン・ベルト）についてのデータを含むことができ、異なる対象物のタイプの各々は、そのタイプの良品、及び、そのタイプの不良品について例示的な画像を有することができる。解析モジュール１１６は、いくつかの実施形態では、試験対象物１０４が、良品又は不良品のどちらにより類似しているかを判定するために、撮像デバイス１０８によって撮影された画像（複数可）を、対象物データベース１２０内の画像と比較することができる。代わりに、又は加えて、対象物データベース１２０は、異なる対象物のタイプのそれぞれについての許容可能な（又は許容不可能な）測定値を定義する１つ又は複数の指標及びしきい値を含んでよい。このような実施形態では、実際の画像を比較するのではなく、解析モジュール１１６は、画像（複数可）から物理的寸法データ及び他の物理的指標を抽出し、試験対象物１０４の物理的寸法データを、対象物データベース１２０内の指標及びしきい値と比較することができる。この比較は、試験対象物１０４が良品又は不良品のいずれであるかを決定するために使用されてよい。

解析モジュール１１６によって得られた結果は、報告モジュール１２４に提供されてよく、報告モジュール１２４は、ユーザ１３２への解析結果の報告を準備するように構成される。いくつかの実施形態では、報告モジュール１２４は、試験対象物１０４が、良品又は不良品のどちらとして識別されたか、ならびに、任意の他の工程が、このような判定に関連して行われるべきかどうかを特定する報告をフォーマットする機能を備えることができる。報告モジュール１２４は、報告をユーザ・インタフェース１２８に送信する機能を備えることもできる。非限定的な例として、報告モジュール１２４は、報告（又は、統計報告）を準備し、任意のタイプの通信プロトコルを介してユーザ・インタフェース１２８に報告を送信する機能を備えることができる。

ユーザ・インタフェース１２８は、ユーザ入力及び／又はユーザ出力デバイスを備えることができる。いくつかの実施形態では、ユーザ・インタフェース１２８は、ユーザ１３２が、報告モジュール１２４によって生成された報告の結果を見ることができるようにするユーザ出力を備える。

ここで図２を参照し、測定システム１００を組み込むことができる通信システム２００を、本開示の実施形態にしたがって説明する。通信システム２００は、測定システム１００の構成要素を組み込んだ１つ又は複数のデバイスを備えることができる。測定システム１００の特定の構成要素を、通信システム２００の特定の構成要素に含まれているものとして示すが、当業者は、測定システム１００の様々な構成要素が、任意の数の方法で、通信システム２００の１つ又は複数のデバイスに分散されてよいことを理解するであろう。例えば、測定システム１００のすべての構成要素が、単一のユーザ・デバイス２０８に含まれてよい。代わりに、測定システム１００の１つ又は複数の構成要素が、１つ又は複数の他のユーザ・デバイス、１つ又は複数のサーバ２４０、サーバの集合、又は任意の他の同様のデバイスに設けられてよい。

いくつかの実施形態では、通信システム２００は、通信ネットワーク２０４を介して１つ又は複数のサーバ２４０と通信するユーザ・デバイス２０８を備える。ユーザ・デバイ
ス２０８は、いくつかの実施形態では、任意のタイプの既知の通信デバイス、又は通信デバイスの集合を備える。適切なユーザ・デバイス２０８の例は、パーソナル・コンピュータ（ＰＣ）、ラップトップ、ネットブック、パーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ）、携帯電話、スマート・フォン、電話、又はそれらの組み合わせを含むが、これらに限定されない。一般に、ユーザ・デバイス２０８は、ビデオ、画像、音声、テキスト、ならびに／又は、他のユーザ・デバイス及びサーバ２４０とのデータ通信をサポートするように適合されてよい。他のユーザ・デバイス又はサーバ２４０と通信するためにユーザ・デバイス２０８によって使用される媒体のタイプは、ユーザ・デバイス２０８で利用可能な通信モジュール２２８の性質に依存してよい。

サーバ２４０は、本願明細書で述べる特定の機能を実行することに専用の任意のタイプの処理リソースを備えることができる。非限定的な例として、サーバ２４０は、通信ネットワーク２０４を介してアクセスすることができるコンテンツを配信するのを助けるハードウェア及びソフトウェアを有するウェブ・サーバを含んでよい。ウェブ・サーバの１つの機能は、ウェブ・ページを要求に応じてクライアント（例えば、ユーザ・デバイス２０８）に配信することである。これは、任意のタイプのマークアップ言語（例えば、ハイパー・テキスト・マークアップ言語（ＨＴＭＬ）、拡張可能マークアップ言語（ＸＭＬ）、など）ならびに、画像、スタイル・シート、及びスクリプトのような、文書に含まれ得る任意の追加のコンテンツによる、ユーザ・デバイス２０８への１つ又は複数の文書の配信を意味する。いくつかの実施形態では、サーバ２４０は、ユーザ・デバイス２０８から要求又は他のデータを受信する能力を備えてよく、ここで、要求は、プロトコル（例えば、ハイパー・テキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）、リアルタイム転送プロトコル（ＲＴＰ）、それらの安全な変形、など）に応じた双方の合意にしたがってフォーマットされる。要求は、ＨＴＴＰを使用する特定のリソースに対する要求を含んでよく、応答を提供する前に１つ又は複数の動作を実行する要求をさらに含んでよい。要求を受信すると、サーバ２４０は、要求しているユーザ・デバイス２０８に同じ又は異なるタイプのプロトコルを使用することによって応答を返す前に、要求されたリソースの場所を見つける、及び／又は１つ又は複数の動作を実行することができる。サーバ２４０及びユーザ・デバイス２０８間の通信を、通信モジュール２２８、２４４によって容易にすることができる。

ユーザ・デバイス２０８の通信モジュール２２８は、ユーザ・デバイス２０８が、１つ又は複数の要求をフォーマットし、要求をサーバ２４０に送信することを可能にするウェブ・ブラウジング・アプリケーション（例えば、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ（登録商標））、Ｍｏｚｉｌｌａ Ｆｉｒｅｆｏｘ（登録商標）、Ｓａｆａｒｉ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｈｒｏｍｅ（登録商標）、など）を含んでよい。サーバ２４０の通信モジュール２４４は、１つ又は複数のスクリプトを実行し、ユーザ・デバイス２０８からの要求に応答するために必要な機能を備えることができる。いくつかの実施形態では、通信モジュール２４４は、専用のウェブ・サーバ上に設けられてよいが、サーバ２４０の他の構成要素（例えば、解析モジュール１１６及び報告モジュール１２４）は、ウェブ・サーバに接続される他のサーバに設けられる。いずれの構成でも、解析モジュール１１６及び報告モジュール１２４は、通信モジュール２４４を介してユーザ・デバイス２０８に利用可能となってよく、報告モジュール１２４は、通信モジュール２４４を介して、ユーザ・デバイス２０８に報告又は報告結果を返信するように構成されてよい。

通信ネットワーク２０４は、有線及び／又は無線通信技術を含んでよい。インターネットは、多くの電話システム及び他の手段を介して接続される、世界中に位置する多くのコンピュータ、コンピューティング・ネットワーク、及び他の通信デバイスからなるインターネット・プロトコル（ＩＰ）ネットワークを構成する通信ネットワーク２０４の一例である。通信ネットワーク２０４の他の例は、限定されないが、標準的な従来の一般電話システム（ＰＯＴＳ）、総合サービス・デジタル網（ＩＳＤＮ）、公衆交換電話網（ＰＳＴ
Ｎ）、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、セッション開始プロトコル（ＳＩＰ）ネットワーク、セルラー・ネットワーク、及び、当該技術分野で既知の任意の他のタイプのパケット交換又は回路交換ネットワークを含む。加えて、通信ネットワーク２０４は、いかなる１つのネットワーク・タイプにも限定される必要はなく、代わりに、いくつかの異なるネットワーク及び／又はネットワーク・タイプからなってよいことを理解することができる。

ユーザ・デバイス２０８の通信モジュール２２８は、一般的にアプリケーションと呼ぶことができる他の命令、スクリプト、などと共に、メモリ２１６に格納されてよい。いくつかの実施形態では、オペレーティング・システム（Ｏ／Ｓ）２２０及び試験アプリケーション２２４が、メモリ２１６内に命令として提供されてよく、これらの命令は、ユーザ・デバイス２０８のプロセッサ２１２によって実行されてよい。いくつかの実施形態では、プロセッサ２１２は、１つ又は複数の、集積回路（ＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向けＩＣ（ＡＳＩＣ）、コントローラ、プログラマブル・ロジック・デバイス（ＰＬＤ）、論理回路、などを備えることができる。具体的には、プロセッサ２１２は、メモリ２１６に格納されたアプリケーション・プログラミング又は命令を実行するための汎用プログラマブル・プロセッサ・コントローラを備えることができる。少なくともいくつかの実施形態によれば、プロセッサ２１２は、複数のプロセッサ・コアを備える、及び／又は複数の仮想プロセッサを実装することができる。いくつかの実施形態では、プロセッサ２１２は、複数の物理的に異なるプロセッサを備えることができる。

メモリ２１６は、情報（例えば、命令、データ、など）の短期又は長期の記憶のために構成された任意のデバイス又はデバイスの集合を含んでよい。いくつかの非限定的な例として、メモリ２１６は、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、ＲＡＭの任意の既知の変形、固体メモリ、固体メモリの任意の既知の変形、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ＲＯＭの任意の既知の変形、又はこれらの組み合わせを含むことができる。もちろん、メモリ２１６は、プロセッサ２１２によって実行するためのアプリケーションを格納するために使用されるだけでなく、プロセッサ２１２によって処理メモリ（例えば、キャッシュ、ＲＡＭ、など）として使用されてもよい。代わりに、又は加えて、メモリ２１６は、ハード・ディスク・ドライブ、などを含んでよい。

Ｏ／Ｓ２２０は、任意のタイプの既知のオペレーティング・システム又はシステム・プラットフォームに対応することができる。いくつかの実施形態では、使用されるＯ／Ｓ２２０のタイプは、ユーザ・デバイス２０８の性質に依存してよい。Ｏ／Ｓ２２０は、ユーザが、メモリ２１６に格納された様々な他のアプリケーションに移動し、アクセスすることを可能にする、高レベルのアプリケーションを表す。Ｏ／Ｓ２２０は、アプリケーションが、ユーザ・デバイス２０８の様々な他のソフトウェア及び／又はハードウェア構成要素にアクセスし、及び／又は、これらを制御することを可能にする、１つ又は複数のアプリケーション・プログラミング・インタフェース（ＡＰＩ）又はＡＰＩのような規則を含むこともできる。

試験アプリケーション２２４は、ユーザ・デバイス２０８が、試験対象物１０４の試験に関連する１つ又は複数の機能を実行することができるようにすることができる。非限定的な例として、試験アプリケーション２２４は、画像変換モジュール１１２、解析モジュール、及び／又は報告モジュール１２４と同様の機能を備えることができる。より具体的には、試験アプリケーション２２４は、ユーザ１３２が、撮像デバイス１０８を操作し、試験対象物１０４の１つ又は複数の画像を撮影することを可能にする、ユーザ・デバイス２０８上のアプリケーションを含んでよい。試験アプリケーション２２４は、サーバ２４０に送信し、及び／又は、解析モジュール１１６によって解析するための、撮像デバイス１０８によって撮影された画像をフォーマットするように構成されてもよい。解析モジュ
ール１１６のいくつかの実施形態でも、試験アプリケーション２２４に含まれてよい。したがって、試験アプリケーション２２４は、試験対象物１０４についての物理的指標を、その取得された画像に基づいて決定するように構成されてもよい。

上述した構成要素に加えて、ユーザ・デバイス２０８は、さらに、ユーザ・インタフェース１２８、電源２３２、及びネットワーク・インタフェース２３６を備えることができる。いくつかの実施形態では、ユーザ・インタフェース１２８は、１つもしくは複数のユーザ入力（例えば、マイクロホン、カメラ、ボタン、キー、スキャナ、など）、１つもしくは複数のユーザ出力（例えば、スピーカ、ライト、表示画面、など）、及び／又は、１つもしくは複数の組み合わされたユーザ入力／出力デバイス（例えば、タッチ・センシティブ表示画面、照光ボタン、など）を備えることができる。

電源２３２は、バッテリ、１つ又は複数のキャパシタ、などのような、ユーザ・デバイス２０８専用の電源を含むことができる。電源２３２は、加えて、又は代わりに、外部電源からのＡ／Ｃ電力を、ユーザ・デバイス２０８の様々な構成要素によって使用可能なＤＣ電力に変換するための電源アダプタを備えることができる。

ネットワーク・インタフェース２３６は、ユーザ・デバイス２０８が、通信ネットワーク２０４を介して接続及び通信することを可能にする、１つ又は複数の、デバイス、ポート、コントローラ、ドライバ、などを備えることができる。いくつかの実施形態では、ネットワーク・インタフェース２３６は、通信ネットワーク２０４との有線及び／又は無線接続を容易にする構成要素を備えることができる。いくつかの非限定的な例として、ネットワーク・インタフェース２３６は、セルラ通信ネットワークとのセルラ通信を容易にする１つ又は複数の、無線インタフェース、８０２．１１Ｘ準拠のインタフェース、イーサネット（登録商標）・ポート、などを含むことができる。

通信モジュール２４４との通信を容易にすることに加えて、ユーザ・デバイス２０８の通信モジュール２２８は、他のユーザ・デバイスとの、音声、ビデオ、テキスト、電子メール、マルチ・メディア、などのような他のタイプの通信を容易にすることができる。一例として、通信モジュール２２８は、ユーザ・デバイス２０８が、音声通話、ビデオ通話を実行すること、ショート・メッセージ・サービス（ＳＭＳ）メッセージを送受信すること、マルチ・メディア・サービス（ＭＭＳ）メッセージを送受信すること、などを可能にする機能を備えることができる。

ここで図３を参照して、対象物データベース１２０内に保持することができるデータ構造３００の詳細を、本開示の実施形態にしたがって説明する。データ構造３００を、対象物データベース１２０内に完全に保持することができ、そこから取り出すことができることを理解すべきである。いくつかの実施形態では、データベース検索を実行し、データ構造３００から情報を取り出すために、構造化照会言語（ＳＱＬ）のような構造化言語の後に解析モジュール１１６が続いてよい。代わりに、又は加えて、データ構造３００は、サーバ２４０のメモリ内及び／又はユーザ・デバイス２０８のメモリ２１６内に保持されてよい。

いくつかの実施形態では、データ構造３００は、複数のデータ・フィールドを含むことができ、複数のデータ・フィールドは、試験対象物１０４（又は、その画像）を解析し、試験対象物１０４が、良品であるか不良品であるか、又はその動作に影響しうる他の特性を有するかどうかを判定するために、解析モジュール１１６によって使用されてよい。データ構造３００に含まれてよいフィールドは、限定されないが、ベルト識別子フィールド３０４、リブ・カウント・フィールド３０８、リブ・プロファイル・フィールド３１２、画像オーバレイ・データ・フィールド３１６、しきい値フィールド３２０、摩耗履歴フィ
ールド３２４、及び交換履歴フィールド３２８を含むことができる。

ベルト識別子フィールド３０４は、任意のタイプの試験対象物１０４を識別するための情報を格納するために使用されてよい。試験対象物１０４が、サーペンタイン・ベルトのようなベルトである場合、ベルト識別子フィールド３０４は、１つ又は複数の、部品番号、モデル番号、ユニバーサル・パーチェイス・コード（ＵＰＣ：Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｐｕｒｃｈａｓｅ Ｃｏｄｅ）、部品名、モデル名、及び、ベルトを識別するために使用されうる任意の他の情報を含むことができる。もちろん、試験対象物１０４が、ベルトではない場合、その対象物に特有の任意の他の情報が、ベルト識別子フィールド３０４に格納されてよい。

ベルトが試験対象物１０４の場合を引き続き例として採りあげると、リブ・カウント・フィールド３０８は、特定のベルトタイプのリブの数を識別する情報を格納するために使用されてよい。代わりに、又は加えて、リブ・カウント・フィールド３０８は、ベルトの溝、又は、ベルトを通常の動作位置に保持する任意の他の特徴的外観の数を識別する情報を格納することができる。

リブ・プロファイル・フィールド３１２は、リブ（複数可）の物理的特性、又はベルトのリブ間の間隔を識別する情報を格納するために使用されてよい。例えば、リブ・プロファイル・フィールド３１２は、リブが、Ｖ字型であるか、角型であるか、丸みを帯びているかを識別する情報を格納することができる。リブ・プロファイル・フィールド３１２は、リブ間の製造距離などに関連する情報を格納することもできる。ベルトについての良好な（期待する）プロファイル又は良好でない（期待したものと異なる）プロファイルを識別する任意の情報が、リブ・プロファイル・フィールド３１２に保持されてよい。

画像オーバレイ・データ・フィールド３１６は、オーバレイ目的に使用される任意の画像データを格納するために使用されてよい。例えば、画像オーバレイ・データ・フィールド３１６は、特定のタイプのベルトのいくつかの画像を含むことができる。画像は、良品ベルトの画像と不良品ベルトの画像との間で変化する可能性がある。画像オーバレイ・データ・フィールド３１６は、試験対象物１０４の１つ又は複数の画像を含むこともできる。画像オーバレイ・データ・フィールド３１６は、試験対象物１０４の画像が、既知の物理的特性を有するベルト例の１つ又は複数の格納された画像と比較された後、画像オーバレイ工程の結果を含むこともできる。より具体的には、画像オーバレイ・データ・フィールド３１６は、画像オーバレイ工程の結果を識別するデータ（例えば、複数の格納された画像例の中で、どれが試験対象物１０４の画像と最も類似しているか、及び、試験対象物１０４の画像と最も類似する格納された画像例の物理的特性）を格納するために使用されてよい。

しきい値データ・フィールド３２０は、試験対象物１０４が、良品であるか不良品であるか、又はなにか他の状態であるかどうかを判定するための１つ又は複数のしきい値を含むことができる。具体的には、しきい値フィールド３２０は、ベルトの１つ又は複数の物理的特性についての情報を含むことができ、ベルトの１つ又は複数の物理的特性は、試験対象物１０４がそれに合致していたり、それを上回っているなどの場合、結果として、試験対象物１０４が、良品であるか不良品であるかなどの判定をもたらす。

摩耗履歴データ・フィールド３２４は、特定の試験対象物１０４、又は同様のタイプの他の対象物についての過去の摩耗観測に関連する情報を格納するために使用されてよい。例えば、特定のタイプのベルトが、１つ又は複数の特定のリブ（例えば、内側のリブ、外側のリブ、ある１つのリブ、外縁部、など）に過度の摩耗量を有することが観測された場合、このような情報が、摩耗履歴フィールド３２４に保持されてよい。摩耗履歴フィール
ド３２４は、フィールドの摩耗履歴が、保持され、解析され、将来により良い品を製造するために有望に使用されうるように、試験対象物１０４と同様の対象物の製造業者に有用である。代わりに、又は加えて、摩耗履歴フィールド内のデータは、動作中のベルトを使用している装置を微調整するために使用されてよく、これにより、装置（例えば、車両、モータ、機械、など）が、ベルトが摩耗した場合も最適に動作を続けることを可能にする。

交換履歴フィールド３２８は、特定の試験対象物１０４、又は試験対象物と同様のタイプの対象物の交換履歴についての情報を格納するために使用されてよい。いくつかの実施形態では、交換履歴フィールド３２８は、特定の試験対象物１０４が、不良という評価を受け、交換されなければならなくなる以前に使われた使用量を識別することができる。この情報は、試験対象物１０４の製造業者と、試験対象物１０４の消費者との間で共有されてよい。加えて、この情報は、特定のタイプの対象物が、特定の使用量使われた場合、少なくとも、以下に説明する１つ又は複数の試験手順をその対象物に受けさせる時間である可能性があることを、保守要員に通知するために使用されてよい。

ここで図４を参照し、試験手順の詳細を、本開示の実施形態にしたがって説明する。本願明細書に記載の方法は、ベルトが試験対象物１０４である場合の特定の状況に向けられることになるが、当業者は、本願明細書に記載の１つ又は複数の工程が、任意のタイプの摩耗について他のタイプの対象物を試験するために使用されてよいことを理解するであろう。

ベルト試験方法では、第１の工程は、ベルトに１つ又は複数の標識をマークすることであってよく、この標識は、ベルトの１つ又は複数の特徴的外観に可視のコントラストを作成する（工程４０４）。いくつかの実施形態では、ベルトは、その製造中に、１つ又は複数の所定の場所にマークされてよく、これは、ベルト・マーキング工程中に必要とされるすべてであってよい。他の実施形態では、ベルトは、ベルトの試験に使用されることになるいかなる特定のマークと共に製造されなくてもよい。むしろ、ベルトは、ベルトの１つ又は複数の画像を撮影する直前にマークされてよい。いくつかの実施形態では、ベルトは、ベルトに１つ又は複数の対照的なものを作成するために、蛍光ペン、ペン、マーカ、などでマークされてよい。マークされるベルトの特徴的外観のタイプは、ベルトで試験されている摩耗のタイプに依存してよい。ベルトが、そのリブで摩耗するように設計されている場合、ベルトのリブの１つ、２つ、３つ、４つ、又はすべてが、ベルト上の共通点で、マーカなどでマークされてよい。代わりに、ベルトは、その谷間に、又は、ベルト上の他の所定の場所でマークされてよい。他の実施形態では、ベルトは、ベルトが摩耗したときにのみ可視になる予め製造された特徴的外観を有することができる。具体的には、ベルトは、ＥＰＤＭ材料のいくつかの層を含んでよく、これらの層のうちの１つは、ベルト内の他の層と異なる彩色となっていてよい。したがって、ベルトが摩耗するにつれて、他の色の層は、露出する可能性があり、これは、本開示の実施形態にしたがってベルトをマークするのに十分でありえる。

ベルトにマークを付けた後、マークの方法にかかわらず、方法は、マークを付けた場所（複数可）でベルトの１つ又は複数の画像を取得する撮像デバイス１０８で続行する（工程４０８）。上述したように、画像（複数可）は、静止画像カメラ、ビデオ・カメラ、などを使用して取得されてよい。

次に、１つ又は複数の画像からのデータ（例えば、ピクセル・データ）が、解析するための解析モジュール１１６に送信される（工程４１２）。いくつかの実施形態では、画像データは、デジタル画像を編成及び格納する標準化されたメカニズムである任意のタイプの既知の画像ファイル・フォーマットを含んでよい。画像ファイル（複数可）は、ピクセ
ル、ベクトル（幾何）データのいずれか、又はこれら２つの組み合わせで構成されてよい。どんなフォーマットでも、大部分のグラフィック・ディスプレイに表示される場合、ファイルは、ピクセルにラスタライズされる。画像を構成するピクセルは、グリッド（列及び行）として整列され、各ピクセルは、画像の内の特定の場所の明るさ及び色の大きさを表す数字で構成される。任意のタイプの画像ファイルが、画像データを解析モジュールに転送するために使用されてよいことを理解すべきである。このような画像ファイルの非限定的な例は、ＪＰＥＧ、Ｅｘｉｆ、ＴＩＦＦ、ＲＡＷ、ＰＮＧ、ＧＩＦ、ＢＭＰ、ＰＰＭ、ＰＧＭ、ＰＢＭ、ＰＮＭ、ＷＥＢＰ、ＣＧＭ、Ｇｅｒｂｅｒ Ｆｏｒｍａｔ（ＲＳ−２７４Ｘ）、ＳＶＧ、ＰＮＳ、ＪＰＳ、又は、任意の他のタイプの既知のもしくはまだ開発されていない画像フォーマットを含む。

送信工程は、画像データが、通信ネットワーク２０４を介して解析モジュール１１６に通信され得るように、画像ファイル（複数可）をフォーマットすることを含んでもよい。したがって、画像ファイル（複数可）は、通信ネットワーク２０４を介した送信のために（例えば、インターネットを介して送信される１つ又は複数の通信パケット内に）パケット化及びフォーマットされてよい。

解析モジュール１１６に移動する間、画像（複数可）は、画像変換モジュール１１２によるエッジ検出のためにフォーマットされてよい（工程４１６）。画像変換モジュール１１２の場所に応じて、この工程は、画像データの送信前又は送信後に実行されてよい。例えば、画像変換モジュール１１２及び解析モジュール１１６が、同じデバイス上にある場合、送信は、フォーマット前に発生してよい。しかしながら、画像変換モジュール１１２及び解析モジュール１１６が、異なるデバイス上にある場合、送信は、フォーマット後に発生してよい。

このフォーマット工程では、１つ又は複数の画像処理技術が、用いられてよい。いくつかの例として、画像データは、（画像が、元々カラー画像として得られた場合）グレースケールに変換されてよく、１つ又は複数のフィルタが、画像データに適用されてよく（例えば、任意の画像ノイズを滑らかにし、他の不必要な画像データを除去するためのガウスぼかしの適用）、画像データは、（例えば、しきい値より上のあらゆるピクセルを１つの色（例えば、黒）に変換し、しきい値以下のあらゆるピクセルを他の色（例えば、白）に変換するために、バイナリしきい値アルゴリズムをグレースケール画像に適用することによって）白黒画像のようなバイナリ・データに変換されてよい。

画像が適切にフォーマットされた後、方法は、続いて解析モジュール１１６で画像データ内の１つ又は複数の輪郭の場所を見つける、すなわち対象物を特定する（工程４２０）。いくつかの実施形態では、解析モジュール１１６は、キャニー・エッジ検出工程を実行するように構成されてよい。他のタイプのエッジ又はブロブ検出技術が、本開示の範囲から逸脱することなく、用いられてよい。このような技術の例は、限定はしないが、キャニー・デリチェ（Ｃａｎｎｙ−Ｄｅｒｉｃｈｅ）、微分、ソーベル（Ｓｏｂｅｌ）、プレウィット（Ｐｒｅｗｉｔｔ）、ロバーツ・クロス（Ｒｏｂｅｒｔｓ Ｃｒｏｓｓ）、関心点検出、コーナ検出、ハリス（Ｈａｒｒｉｓ）演算子、シ（Ｓｈｉ）及びトマシ（Ｔｏｍａｓｉ）、レベル・カーブ曲率、スーザン（ＳＵＳＡＮ）、ファスト（ＦＡＳＴ）、ラプラシアン・ガウシアン（ＬｏＧ）、ガウシアン差分（ＤｏＧ）、ヘシアン（Ｈｅｓｓｉａｎ）の行列式（ＤｏＨ）、最大安定外部領域、ＰＣＢＲ、ハフ変換、構造テンソル、アフィン不変特徴的外観検出、アフィン形状適応、ハリス・アフィン、ヘシアン・アフィン、などを含む。

工程４２４では、任意のしきい値調整が必要かどうか、が判定されてよい。具体的には、工程４２０の輪郭検出の結果に基づいて、画像データ内の輪郭のすべての場所が見つけ
られる可能性がある。いくつかの特徴的外観（例えば、リブ）が検出され、検出された特徴的外観の数が、期待される特徴的外観の数と等しくない場合、画像フォーマット中に使用された１つ又は複数のしきい値を調整する必要がある可能性がある（工程４２８）。例として、画像を白黒画像に変換するために使用されたしきい値（複数可）は、期待される数の特徴的外観（例えば、リブ）をもたらすしきい値に双方向ソルバーを使用することによって調整されてよい。

しきい値が調整され、期待される数の特徴的外観が、画像内に検出された後、次に、方法は、しきい値調整ループから抜けて、画像データがスケーリングされ、エラーについてチェックされる工程（工程４３２）に進むことが許可されてよい。具体的には、この工程は、解析モジュール１１６が、画像のピクセル・データを物理的な寸法情報に変換する工程であってよい（例えば、ベルトの実際のサイズは、画像内のベルトのサイズに基づいて決定され、特徴的外観（例えば、リブ）の実際のサイズは、画像内の特徴的外観のサイズに基づいて決定される等）。

いくつかの実施形態では、ベルト上のマークを付けた領域（例えば、リブ先端）のサイズは、物理単位（例えば、面積、長さ寸法、など）で決定されてよい（工程４３６）。この工程では、ベルト上で検出された一番上及び一番下のエッジは、スケーリング率を決定するために使用されてよい。試験されているベルトのタイプは、既知であり、解析モジュール１１６に通信されることになり、このタイプのベルトの幅は、対象物データベース１２０を介して解析モジュール１１６に知られうるため、このスケーリング率は、多くの状況で決定されうる。対象物データベース１２０からのベルトの既知の長さは、（ピクセルである）画像内のベルトの検出された幅と等しくされてよく、ピクセル単位に対する物理単位のこの比率は、画像内の他の対象物のためのピクセル対物理単位変換率として使用されてよい。代わりに、対象物データベース１２０からの既知のベルト幅データを使用するのではなく、ベルトの画像を取得するユーザ１３２は、試験されているベルトの幅測定値を取得することもでき、ピクセル値を物理的な値に変換する目的のため、このデータを解析モジュール１１６に提供することができる。さらに別の代替又は追加の実施形態では、既知の又は標準的なサイズの対象物（例えば、定規、ペニー貨、２５セント貨、ドル紙幣、など）の画像が撮影されてよく、既知の又は標準的なサイズの対象物の画像が、ピクセル単位を物理単位に変換するために使用されてよい。既知の又は標準的なサイズの対象物は、ベルトの画像に含まれてよく、又は、ベルトの画像とは別の画像内で取得されてよい。

解析モジュール１１６によって実行されてよい別の解析工程は、画像オーバレイ工程であり、画像オーバレイ工程では、試験されているベルトの画像が、既知の物理的寸法を有するベルトの１つ又は複数の画像に対してオーバレイされる（工程４４０）。代わりの画像オーバレイ工程は、解析モジュール１１６が、画像からベルトの特徴的外観を正確に識別したことを保証するために、ユーザ１３２が、チェックすることができるように、解析モジュール１１６が、マークを付けた特徴的外観の計算された寸法（例えば、リブ幅寸法）を元の画像に対して重ねることを含んでよい。解析モジュール１１６によって解析される特徴的外観は、ベルトのマークを付けた部分のサイズ、形状、及び／もしくは間隔、ならびに／又は、ベルトのマークされていない部分のサイズ、形状、及び／もしくは間隔を含むことができる。本開示の実施形態によって使用されうるオーバレイされた画像の例が図６に示され、ここでは、特定の特徴的外観の計算された面積が、実際の画像に対してオーバレイされている。

画像（複数可）の解析の結果に応じて、解析モジュール１１６は、対象物（例えば、ベルト）が、良品であるか不良品であるかなどを判定することができ、この判定に基づいて、解析モジュール１１６は、対象物の状態に関連する１つ又は複数の警告条件を生成する
ことができる（工程４４４）。代わりに、又は加えて、解析モジュール１１６は、検出された摩耗に基づく予測される使用履歴のようなベルトについての他の統計、提案される次の工程（例えば、ベルトをＸ時間内に再チェックする、ベルトを交換し、新しいベルトをＹ時間内にチェックする、異常な摩耗の検出にしたがって、ベルトとインタフェースする他の構成要素をチェックする、など）を生成することができる。

次に、警告条件、又は解析の他の結果が、ユーザ１３２に報告されてよい（工程４４８）。解析モジュール１１６が、ユーザ・デバイス２０８、又は、ユーザ・インタフェース１２８と同じ場所に配置される他のデバイスに存在しない限り、解析の報告は、通信ネットワーク２０４を介して、１つ又は複数の通信パケットで送信されてよい。

ここで、図５を参照し、コントラストしきい値解決ルーチンの一例を、本開示の実施形態にしたがって説明する。具体的には、工程４２４，４２８のしきい値調整ループ内の解析モジュール１１６は、この特定のルーチンを自動的に実行することができる。図５に示す例では、解析されている画像は、２５６値グレースケール画像を含むことができ、２５６値グレースケール画像では、画像内の各ピクセルは、０から２５５の範囲の大きさの値（例えば、０＝黒、及び２５５＝白）を含むことができる。解析モジュール１１６による最良のエッジ検出を結果としてもたらす最適なしきい値（０と２５５の間のどこかのグレースケール値）が存在する。いくつかの実施形態では、白から黒まで両方向で解決することが可能であってよい。リブ・カウントがターゲットに等しくなるしきい値（グレースケール）が存在する。Ｔｍｉｎは、検出されたリブ・カウント＝ターゲット・リブ・カウントである、黒に最も近い点に等しい。Ｔｍａｘは、検出されたリブ・カウント＝ターゲット・カウントである、白に最も近い点に等しい。いくつかの実施形態では、Ｔｍｉｎ及びＴｍａｘの値は、バイナリ法を用いて解かれてよい。解かれると、Ｔｍｉｎ及びＴｍａｘの値は、最適なしきい値を求めるのに使用され、最適なしきい値は、
Ｔｍｉｎ及びＴｍａｘのグレースケール平均値に等しい。代替のあるいは相補的な場合もある、しきい値を決定するためのアルゴリズムを、図９〜１１を参照してさらに詳細に説明する。

ここで、図６を参照し、ベルト６００の例示的なオーバレイ画像のさらなる詳細を、本開示の実施形態にしたがって説明する。ベルト６００の画像は、バイナリ画像に変換され、解析モジュール１１６によって解析されてよい。この解析に基づいて、検出されたエッジ又は輪郭が、オーバレイされた画像６００を生成するために、実際の画像上にオーバレイされてよい。明らかに、解析モジュール１１６によって検出することができる特徴的外観のタイプは、ベルトのリブ６１２ａ〜Ｎ上の１つ又は複数のマーキング６０８ａ〜Ｎ、ベルトの第１のエッジ６１６（例えば、一番上のエッジ）、及び、ベルトの第２のエッジ６２０（例えば、一番下のエッジ）を含む。マーキング６０８ａ〜Ｎは、画像内の関心領域を特定するズーム・ウィンドウ６０４内で検出されてよい。いくつかの実施形態では、ズーム・ウィンドウは、自動的に生成され、複数のマーキング６０８ａ〜Ｎの周りに配置されてよい。他の実施形態では、ユーザ１３２は、解析モジュール１１６が、その解析をズーム・ウィンドウ６０４内の輪郭に集中させるのを助けるように、ズーム・ウィンドウ６０４を手動で識別するために、試験アプリケーション２２４と対話することができる。

具体的には、試験アプリケーション２２４の動作の一部は、複数のマーキング６０８ａ〜Ｎが、ズーム・ウィンドウ６０４内にあり、第１及び第２のエッジ６１６、６２０も、ズーム・ウィンドウ６０４内にあるように、ズーム・ウィンドウ６０４の領域を選択するために、ユーザ１３２と対話することができる。これは、解析モジュール１１６が、ピクセル値の物理的な値へのより正確な変換を作成することを助けることもできる。具体的には、エッジ６１６、６２０は、ズーム・ウィンドウ６０４の全幅を横断するが、マーキング６０８ａ〜Ｎは、そうしないため、エッジ６１６、６２０とマーキング６０８ａ〜Ｎと
の区別は比較的に容易となりうる。したがって、解析モジュール１１６は、この事実、及び簡単な規則を使用することができ、簡単な規則は、輪郭が、ズーム・ウィンドウ６０４の全幅を横断すると検出された場合、その輪郭は、エッジ６１６、６２０の１つとして扱われてよく、輪郭が、ズーム・ウィンドウ６０４の全幅を横断しないと検出された場合、その輪郭は、マーキング６０８として扱われてよいことを述べる。

いくつかの実施形態では、解析モジュール１１６は、ベルトの上部及び下部のＹ値（例えば、ベルト幅）を、ピクセル単位で計算することができ、次に、リブ・カウント及びリブ間隔からの理想的な幅が、対象物データベース１２０から得られた少なくともいくつかの情報に基づいて計算されてよい。その後、ピクセル値を物理的な値に変換するためのスケール・ファクタを計算するために、次式を使用することができる。

いくつかの実施形態では、計算されたリブ間隔及びリブの中心間の距離に基づいてベルト幅を決定するために、次式を使用することもできる。

その後、エラー・チェック工程（例えば、工程４３２）が実行されてよく、エラー・チェック工程では、上からｎ番目のリブのピクセル位置が、次式にしたがって決定される。

次に、各々の検出されたリブの中心が、上記の式にしたがって計算されてよく、検出されたリブ位置と、予想されるリブ位置との差が、大き過ぎる（所定のしきい値を超える）場合、画像は、拒絶されてよい。

図７Ａ〜Ｄは、画像解析の様々な段階中の試験対象物１０４の画像の例を示す。具体的には、図７Ａは、元々グレースケール又はカラーであってもよいベルトの元の画像を示す。図７Ｂは、図７Ａの画像が、元々カラーでのものであった場合、図７Ａの画像のグレースケール変換を示す。図７Ｃは、フィルタ（例えば、ガウスぼかし）が、図７Ｂの画像に適用された後の画像を示す。図７Ｄは、画像が、白黒画像に変換された後の、図７Ｃの画像を示す。画像内のエッジ（例えば、ベルトのマークを付けた特徴的外観）を検出するために、解析モジュール１１６によって解析することができるのが、この画像である。

図８は、画像が、解析モジュール１１６によって解析された後、ユーザ１３２に提供されてよいユーザ・インタフェース・プレゼンテーションの一例を示す。具体的には、プレゼンテーションは、ユーザ・デバイス２０８のユーザ・インタフェース１２８上に提示さ
れてよく、プレゼンテーションは、ズーム・ウィンドウ６０４内の元画像が示される第１のプレゼンテーション領域８０８、解析された白黒画像が示される（あるいは、オーバレイ画像が示される）第２のプレゼンテーション領域８１２、送信ボタン８１６、結果表示部８２０、撮像ボタン８２４、解析ボタン８２８、及び設定ボタン８３２を含むことができる。

理解できるように、送信ボタン８１６は、ユーザ・デバイス２０８に、第１のプレゼンテーション領域８０８からの画像を解析モジュール１１６に送信させることができ、オーバレイ画像６００は、第２のプレゼンテーション領域８１２に提示されてよい。

結果表示部８２０は、統計的結果、推奨される改善的な処置、過去の摩耗データ、ならびに、画像の解析から得られる他のデータ及び／又は対象物データベース１２０から得られるデータを表示するために使用されてよい。結果表示部８２０は、試験対象物１０４を解析する際に解析モジュール１１６によってなされた任意の仮定を表示することもできる。

ボタン８２４、８２８、８３２は、試験アプリケーション２２４に、ボタンに関連付けられた１つ又は複数の動作を実行させるために使用されてよい。具体的には、撮像ボタン８２４は、ユーザ・デバイス２０８に、撮像デバイス１０８を活性化させ、試験対象物１０４の画像を撮影させることができる。解析ボタン８２８は、ユーザ・デバイス２０８に、撮影された画像をフォーマットさせ、試験するために解析モジュール１１６に送信させることができる。設定ボタン８３２は、ユーザ１３２が、試験アプリケーション２２４の設定を構成し、他の管理タスクを実行することを可能にすることができる。

図示していないが、インタフェースは、ユーザが、解析モジュール１１６にフィードバック情報（例えば、試験対象物１０４の摩耗に関連する他のコメント、解析の精度に対するコメント、仮定の精度に対するコメント、など）を提供することができる領域を含んでもよい。ユーザ１３２が、対象物データベース１２０に直接アクセスすることを可能にするダイアログ・ボックスが存在してもよい。試験対象物１０４の画像が撮影された後、ユーザ１３２に提示されるウィンドウが存在してもよく、このウィンドウ内で、ユーザ１３２は、ズーム・ウィンドウ６０４のサイズ及び画像に対する方向を選択することができてよい。他のタイプのダイアログ・ボックス、ボタン、などが、本開示の範囲から逸脱することなく、ユーザ１３２に利用可能にされてもよい。

ここで、図９〜１１を参照し、しきい値を決定するための代わりのアルゴリズムを、本開示の実施形態にしたがって説明する。この特定のアルゴリズムは、図５に関連して説明したアルゴリズムの代替として使用されてよく、又は、図５に関連して説明したアルゴリズムを補完するために使用されてよい。具体的には、しきい値選択アルゴリズムは、２つの極値間のグレーしきい値（例えば、２つのバイナリ色間の０〜２５６又は任意の他の離散的レベル）を使用して、ベルト（又は、他のタイプの対象物）の画像をサンプリングすることによって開始する。サンプリングされた各しきい値で、ベルト上のリブの数が検出される（図９）。解析モジュール１１６は、図９のプロット全体が作成されるまで、各候補しきい値を通して進み、各候補しきい値で検出されるリブの数を決定する。

リブの数が、各しきい値レベルについて記録された後、解析モジュール１１６は、モード・リブ・カウント（例えば、図９に要約した試験セットから得られた最も頻繁に発生するリブ・カウント値）を見つけることができる。次に、リブ・カウント・データは、リブ・カウントをそのリブ・カウントの発生数に相関させる別のデータ・セットに組み込まれてよい（図１０）。

本願明細書に示す例では、６つのリブが、任意の他のリブ・カウントのうち最も多くの発生頻度を有すると決定された。したがって、図９からのデータ・セットは、次に、図１１に示すフィルタリングされたデータ・セットを結果としてもたらすように、図１０からの最も頻繁なリブ・カウントでフィルタリングされてよい。図１１のしきい値は、６のリブ・カウント（例えば、最も頻繁に発生するリブ・カウント）に対して得られたしきい値のみを示す。解析モジュール１１６は、グレースケール画像を白黒画像に変換するためのより正確なしきい値を決定するために、図１１からのフィルタリングされたデータを使用することができる。具体的には、解析モジュール１１６は、フィルタリングされたデータから、中央値又は平均値のしきい値を決定することができる。フィルタリングされたデータを解析することによって、解析モジュール１１６は、特定の異常値（例えば、１５のリブの検出を結果としてもたらすしきい値）を無視し、したがって、より有用なしきい値を得るように構成されることになる。

しきい値を決定するための上述したアルゴリズムは、グレースケールしきい値、カラーしきい値、又は、任意の他のタイプのピクセル・データのためのしきい値を決定する際に使用されてよいことを理解すべきである。すなわち、上述したアルゴリズムは、グレースケール画像の白黒画像への変換に限定されるものではない。

以上の説明では、例示の目的のため、方法は、特定の順序で記載された。代わりの実施形態では、方法は、記載されたものと異なる順序で実行されてよいことを理解すべきである。また、上述した方法は、ハードウェア構成要素によって実行されてよく、又は、機械実行可能な命令の配列で具体化されてよく、機械実行可能な命令の配列は、汎用もしくは専用プロセッサ（ＧＰＵもしくはＣＰＵ）、又は命令でプログラムされた論理回路（ＦＰＧＡ）のようなマシンに、方法を実行させるために使用されてよいことを理解すべきである。これらの機械実行可能な命令は、ＣＤ−ＲＯＭもしくは他のタイプの光ディスク、フロッピー（登録商標）・ディスケット、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気もしくは光カード、又は、電子命令を格納するのに適した機械可読媒体のような、１つ又は複数の機械可読媒体に格納されてよい。代わりに、方法は、ハードウェア及びソフトウェアの組み合わせによって実行されてよい。

説明では、特定の詳細が、実施形態の完全な理解を提供するために与えられた。しかしながら、実施形態は、これらの特定の詳細なしで実施されてよいことは、当業者によって理解されるであろう。例えば、回路は、不必要な詳細で実施形態を不明瞭にしないために、ブロック図で示されている場合がある。他の例では、既知の回路、工程、アルゴリズム、構造、及び技術は、実施形態を不明瞭にしないために、不必要な詳細なしで示されている場合がある。

また、実施形態は、フローチャート、流れ図、データ・フロー図、構造図、又はブロック図として示される工程として説明されたことに注意されたい。フローチャートは、動作を逐次的な工程として説明することができるが、動作の多くは、並行して又は同時に実行されてよい。加えて、動作の順序は、再配置されてよい。工程は、その動作が完了すると終了するが、図に含まれない追加の工程を有することができる。工程は、方法、関数、手順、サブルーチン、サブプログラム、などに対応することができる。工程が、関数に対応する場合、その終了は、呼び出し関数又はメイン関数への関数の戻りに対応する。

さらに、実施形態は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語、又はこれらの組み合わせによって実現されてよい。ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、又はマイクロコードで実現される場合、必要なタスクを実行するプログラム・コード又はコード・セグメントは、記憶媒体のような機械可読媒体に格納されてよい。プロセッサ（複数可）は、必要なタスクを実行す
ることができる。コード・セグメントは、手順、機能、関数、サブプログラム、プログラム、ルーチング、サブルーチン、モジュール、ソフトウェア・パッケージ、クラス、又は、命令、データ構造、もしくはプログラム・ステートメントの任意の組み合わせを表すことができる。コード・セグメントは、情報、データ、アルゴリズム、パラメータ、又はメモリ内容を受け渡す及び／又は受信することによって、別のコード・セグメント又はハードウェア回路に結合されてよい。情報、アルゴリズム、パラメータ、データ、などは、メモリ共有、メッセージ受渡し、トークン受渡し、ネットワーク送信、などを含む、任意の適切な手段を介して、受け渡され、転送され、又は送信されてよい。

本開示の例示的な実施形態を、本願明細書で詳細に説明してきたが、発明概念は、別な方法で、様々に具体化され、使用されてよく、添付の特許請求の範囲は、従来技術によって限定される以外は、このような変形を含むと解釈されることが意図されることを理解すべきである。

Claims (23)

1. 機械との使用に適合したベルトの摩耗状態を判定するシステムにおいて、前記システムは、
   前記ベルトの第１の画像を撮影するように構成された撮像デバイスであって、前記第１の画像が、グレースケール及びカラー画像の少なくとも１つからなり、前記グレースケール及びカラー画像の少なくとも１つは前記ベルトの上部及び下部エッジの画像データ、及び、前記ベルトの上部と下部エッジの間にてマークを付けた少なくとも１つの特徴的外観を含んでなる、撮像デバイスと、
   前記ベルトの前記第１の画像を受信し、前記第１の画像を第２の画像に変換するように構成された画像変換モジュールであって、前記第２の画像が白黒画像からなり、前記画像変換モジュールは、前記第１の画像内のピクセルに適用されるコントラストしきい値を決定することによって、前記第１の画像を前記第２の画像に変換し、前記コントラストしきい値以下のピクセル値を有する前記第１の画像内のピクセルには、前記第２の画像内の第１のバイナリピクセル値が割り当てられ、前記コントラストしきい値より大きいピクセル値を有する前記第１の画像内のピクセルには、前記第２の画像内の第２のバイナリピクセル値が割り当てられ、前記コントラストしきい値が、複数の異なる候補しきい値で前記第１の画像を解析し、決定されたリブ・カウントに前記候補しきい値の各々を関連付け、複数の異なる候補しきい値から最も頻繁に生じるリブ・カウントを識別し、前記候補しきい値を、前記最も頻繁に生じるリブ・カウントに関連付けられたしきい値からの平均しきい値として決定することによって決定される、画像変換モジュールと、
   前記第２の画像を解析し、その中の輪郭を検出するように構成された解析モジュールであって、前記解析モジュールが、さらに、複数の画素を複数の物理的寸法に変換し、このような変換に基づいて、少なくとも１つのマークを付けた特徴的外観の物理的サイズ、ならびに、前記少なくとも１つのマークを付けた特徴的外観と前記ベルトの上部及び下部のうちの一方又は両方との間の物理的距離を決定するように構成され、前記解析モジュールが、さらに、前記少なくとも１つのマークを付けた特徴的外観と前記ベルトの上部及び下部のうちの一方又は両方との間の前記決定された物理的距離に基づいて、前記ベルトの摩耗状態を判定するように構成される、解析モジュールと、
   前記ベルトの前記決定された摩耗状態を含む報告を生成し、ユーザに送信するように構成された報告モジュールとからなる、システム。
2. 前記ベルトが、ゴム、ポリマー、ポリエチレン、カーボン・ファイバー、ケブラー（登録商標）、金属、ポリ塩化ビニル、及び発泡材料からなるグループから選択された材料からなる、請求項１に記載のシステム。
3. ベルトの摩耗状態を測定するための方法において、
   前記ベルトのラスタ画像を取得する工程であって、前記ラスタ画像が、前記ベルトの少なくとも１つの特徴的外観についての画像データを含んでなる、ラスタ画像を取得する工程と、
   前記ベルトの前記ラスタ画像を解析する工程と、
   前記ベルトの前記ラスタ画像の前記解析に基づいて、前記ベルトの前記少なくとも１つの特徴的外観の物理的寸法を決定する工程と、
   前記ベルトの前記少なくとも１つの特徴的外観の前記決定された物理的寸法に基づいて、前記ベルトの摩耗状態を判定する工程と、
   前記ベルトの前記ラスタ画像の前記解析の結果、及び、前記ベルトの前記判定された摩耗状態を含む報告を作成する工程と、
   少なくとも１人の利害関係者によって操作されるユーザ・デバイスに前記報告を送信する工程とを備える、方法。
4. 前記報告が送信される前記ユーザ・デバイスが、前記ベルトの前記ラスタ画像を撮影したデバイスと同一のデバイスである、請求項３に記載の方法。
5. 前記ベルトの前記少なくとも１つの特徴的外観が、１つ又は複数のベルト・リブからなり、前記ベルトの前記ラスタ画像を解析する工程が、前記ベルトの第１の画像を前記ベルトのバイナリ・ピクセル・データ画像に変換する工程からなり、前記第１の画像の白黒画像への変換が、
   ベルト・リブの決定された数がベルト・リブの期待される数と等しい場所の最小のピクセル値に対応する最小しきい値を決定し、
   ベルト・リブの決定された数がベルト・リブの期待される数と等しい場所の最大のピクセル値に対応する最大しきい値を決定し、
   前記最小しきい値及び最大しきい値の平均を決定し、前記決定された平均を、前記第１の画像を前記バイナリ・ピクセル・データ画像に変換するためのしきい値として使用することによって実行される、請求項３に記載の方法。
6. 前記第１の画像が、カラー画像からなり、前記第１の画像を前記バイナリ・ピクセル・データ画像に変換するための前記決定されたしきい値が、赤、緑、及び青ピクセル・カラー値のためのしきい値に対応する、請求項５に記載の方法。
7. 前記第１の画像が、グレースケール画像からなり、前記第１の画像を前記バイナリ・ピクセル・データ画像に変換するための前記決定されたしきい値が、グレースケール・ピクセル値に対応する、請求項５に記載の方法。
8. 前記ベルトの前記少なくとも１つの特徴的外観の前記物理的寸法が、ピクセル数を乗算したときに物理的寸法に対応する変換値を決定することによって決定され、前記変換値が、前記ベルトの検出された第１のエッジと、前記ベルトの検出された第２のエッジとの間のピクセル数を計算することによって決定される、請求項３に記載の方法。
9. 前記検出された第１のエッジ及び検出された第２のエッジが、前記ベルトの少なくとも１つの特徴的外観ならびに前記ベルトの前記第１及び第２のエッジの周りに位置するズーム・ウィンドウの長さ全体を横断する輪郭として検出される、請求項８に記載の方法。
10. 前記ベルトの前記少なくとも１つの特徴的外観の前記物理的寸法が、ピクセル数を乗算したときに物理的寸法に対応する変換値を決定することによって決定され、前記変換値が、隣接するリブ間の平均ピクセル数を計算することによって決定される、請求項６に記載の方法。
11. 前記検出された第１のエッジ及び検出された第２のエッジが、最も外側の領域の内側エッジとして検出される、請求項６に記載の方法。
12. 前記ベルトの前記摩耗状態が、良好、良好でない、及び疑わしい、のうちの少なくとも１つからなり、前記ベルトの前記摩耗状態が、前記ベルトの第１の特徴的外観と前記ベルトの第２の特徴的外観との間の検出された距離を比較し、前記検出された距離を、予測される距離と比較することによって決定される、請求項３に記載の方法。
13. 前記予測される距離が、複数の異なるタイプのベルトのついてのデータからなる対象物データベースから検索され、前記複数の異なるタイプのベルトのそれぞれについてのデータが、ベルト識別子、リブ・カウント、リブ形状、しきい値、摩耗履歴、及び交換履歴を含んでなる、請求項１２に記載の方法。
14. 前記ベルトの前記摩耗データに基づいて、ベルトを使用している装置の動作パラメータを変更する工程をさらに備える、請求項３に記載の方法。
15. コンピューティング・システムに方法を実行させる命令を格納した非一時的なコンピュータ可読媒体において、前記命令が、
    ベルトのラスタ画像を解析するように構成された命令であって、前記ラスタ画像が、前記ベルトの少なくとも１つの特徴的外観に関する画像データを含んでなる、ベルトのラスタ画像を解析するように構成された命令と、
    前記ベルトの前記少なくとも１つの特徴的外観の物理的寸法を決定するように構成された命令と、
    前記ベルトの前記少なくとも１つの特徴的外観の前記決定された物理的寸法に基づいて、前記ベルトの摩耗状態を判定するように構成された命令とからなる、コンピュータ可読媒体。
16. 前記ベルトの前記少なくとも１つの特徴的外観に関する前記画像データを、同様のタイプのベルトに関するしきい値データと比較するために、対象物データベース内のデータベース事前設定値検索を実行するように構成された命令をさらに有する、請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
17. 前記ベルトが、単一ストランドのＶベルトからなり、前記少なくとも１つの特徴的外観が、Ｖのリッジ上のマーキングからなる、請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
18. 前記ベルトが、マルチリブ・ベルトからなり、前記少なくとも１つの特徴的外観が、前記ベルトの複数のリブ上のマーキングからなる、請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
19. 前記ベルトの前記複数のリブ上の前記マーキングが、前記リブの上部と、リブ間の溝との間のコントラストを作成するマーキングからなり、前記マーキングが、前記ベルトが使用された後、前記ベルトの前記ラスタ画像が撮影される前に、前記ベルト上に配置される、請求項１８に記載のコンピュータ可読媒体。
20. 前記ベルトが、単一ストランドのＶベルトからなり、前記少なくとも１つの特徴的外観が、Ｖのリッジ上のマークされていない部分からなる、請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
21. 前記ベルトが、マルチリブ・ベルトからなり、前記少なくとも１つの特徴的外観が、前記ベルトの少なくとも２つのリブ間のマークされていない部分からなる、請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
22. 前記ベルトの前記判定された摩耗状態を含む報告を生成するように構成された命令をさらに含む、請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
23. パケットベースの通信ネットワークを介して前記報告をユーザ・デバイスに送信するように構成された命令をさらに含む、請求項２２に記載のコンピュータ可読媒体。